深層学習を勉強したいかどうか決めています。ばかげた質問で助けてもらえますか？Google の研究では、彼らの ANN は、猫の顔の刺激が与えられた場合に最適にアクティブ化される「猫の顔の特徴」を教師なしで学習することがわかっています。トレーニング セットは完全にランダムな YouTube フレームですか、それともすべて猫が含まれる YouTube フレームですか? 興味をそそられます。ありがとう！
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はい、トレーニングセットは、YouTubeからのランダムなフレームで、動画ごとに1つで、特定の検索によって偏りがありません。サンプルはランダムでした。YouTubeフレームを適切にエンコードする場合は、人間の顔の検出器/エンコーダーと猫の顔のエンコーダーが必要になります。
于 2012-11-08T22:42:58.017 に答える
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私の理解では、深い夢のネットワークは、何よりもはるかに多くの猫の写真で訓練されています。猫の顔に対する必然的な偏りは、ニューラル ネットワークの一般的な問題である「オーバーフィッティング」に由来します。オーバーフィッティングは、ネットワークの重みが過度に変更され、具体的になったときに発生します。ある意味で、ネットワークはトレーニング データの分類が得意になりすぎて、新しい入力への一般化に問題が生じます。
于 2015-12-04T00:20:19.620 に答える